轮廓波变换的面部姿态检索技术及实验分析

曾 霞 霞

(闽江学院 计算机科学系，福建省信息处理与智能控制重点实验室， 福州 350121)

0　引　言

信息时代快速的身份验证已经成为普遍的要求，无论是经典的密码识别，还是近年来应用广泛的生物特征识别，都有了极为迅速的发展与完善。由于每个人属性的不同，生物特征识别是较为理想的选择[1-4]。生物识别技术常见的有指纹、视网膜、静脉以及人脸识别等[5-6]。与大部分生物识别技术对比，人脸识别是目前较为友好、便捷的一种方法，不会对被识别者造成如心里阴影等问题，容易受被识别者所肯定，因此人脸识别技术有了广泛的应用与研究[7-19]。当前国内在人脸识别领域主要集中于几何特征、代数特征和连接机制三方面的正面识别人脸研究，其中彭辉等提出的类间散布矩阵的方法，实现了识别率不降低情况下运算量大降低；杨静宇等则采用了奇异值分解的方法实现人脸识别，能够实现多分类融合的群策分析[20-22]。

当然，人脸识别技术还远未到完善的地步，其存在的防伪性劣势不断被放大，目前对人脸识别技术影响的主要问题有[19,23]：不确定性，人脸图像因为光强等原因其获得存在很多不确定性；多样性，人脸图像模式存在包括眼镜、胡须等很多种类型；知识综合性，人脸识别技术已经成为多学科、多领域综合知识运用的方法。从目前研究来看，各种模型或表达方式都有一定的干扰因素，只能是不断完善以求更准确、快速、有效。基于上述问题和发展背景，本文采用改进局部二值模式(LBP)和局部序数模式(LIOP)的方法，进行了人脸识别技术的改进。

1　模式改进与算法

1.1　模式改进

LBP采用的是领域点与中心像素点大小进行的图像编码，但其忽略了领域点间大小与对比。LIOP则是用领域点间大小与对比取代领域点与中心像素点的编码，LIOP算子可采用下式表述：

f(A)=order(A1,A2,A3,A4)

(1)

式中：A1,A2,A3以及A4表述的是以A点为中心的4个领域点；order()为实现4点间的序数。LIOP编码如图1所示。

图1LIOP编码方法

改进的优化量化模式(YP)对比了LIOP和LBP的优势和问题，提出采用领域差异向量的方法实现聚类，其编码过程如图2所示。

上述的编码方法采用的是16个领域点的码本，为了不增加计算量，我们进一步将图像分成36个子块，图3为设计的16点邻域位置。

图2YP方法

图3图像的子块

1.2　降维算法

人脸识别通常采用提取直方图特征，然而其维数一般较高，对于识别计算会带来一定困扰。本文基于传统的PCA(Principal Component Analysis)算法改进，提出WPCA，即在PCA的基础上再乘以权重。降维算法过程如下：首先采用YP实现直方图特征提取，实现识别率的显著改进；训练的所有图片进行上述过程，对特征求平均值，然后对特征值、向量等排序，进而得到判别矩阵；然后将需要测试的所有图片重复以上两过程，实现降维。降维后特性可以采用以下模型判定：

(2)

式中：H1,H2是降维后的两图片特征；S(H1,H2)表述的是余弦相似度。研究表明，S(H1,H2)越大，则表示图片越相似。

1.3　预处理算法设计

预处理算法采用改进的PP(Pipeline of Image Preprocessing)和Retina模型方法。提出的PR方法算法过程如下： 首先对图片实现gamma校正，得出校正后图像；进一步对图片实现非线性自适应滤波2次；然后对图片实现DOG滤波；最后对图片进行全局的对比增强。预处理过程及算例如图4所示。从预处理的算例可以看出，最终结果比原始图像能够较好地实现去除光照的影响，保留人脸的本征特点。

2　实验及分析

2.1　实验数据

实验采用中科院的CAS数据平台，其涵盖9万多张头部图像，有人脸多种变化条件，表1为中科院CAS数据的子集结构。

(a)原始图像(b)gamma校正(c)Retain滤波(d)DOG滤波(e)对比增强

图4　预处理过程

2.2　实验结果对比

实验采用第2节提到的算法及改进，训练集码本定义为400，实验的算法对比如表2所示。

表2　算法对比实验的结果　%

从表2可以看出，设计的改进方法在遮挡、背景、年龄、表情以及距离5种测试集中都表现更好，与传统算法对比显示了较大的提高和准确率。算法鉴别能力、提取时间方面(PR的准确率能够说明时间)都有明显的优势，这说明改进方法具备较强的理论和实际价值。

2.3　异质人脸识别实验

将算法进行异质人脸识别的对比与实验，依然采用中科院CAS数据平台，选择2 012张可见光范围的人脸，2 992张在近红外范围的人脸，依然对比上述4种算法，结果如表3所示。从表3的对比结果可见，改进办法识别率有了显著的提高，比LBP、PP算法提高了20%以上，尽管识别率还没有达到最为理想的结果，但有了明显的改进，说明设计的人脸识别技术能够较好地应用在异质人脸识别方面。

表3　异质人脸识别的对比结果

3　结　语

本文针对人脸识别技术存在的问题，设计了改进算法，实现了算法鉴别能力、提取时间的明显改进，有较强人脸特征识别能力；在对异质人脸识别进行对比时，与传统算法相比也有了明显的改进，比LBP、PP算法提高了20%以上，有一定的异质人脸识别功能。该改进方法对于人脸识别进一步完善具有一定的理论和实际意义。

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